使用NumPy和pandas對(duì)CSV文件進(jìn)行寫(xiě)操作的實(shí)例
數(shù)組存儲(chǔ)成CSV之類(lèi)的區(qū)隔型文件：
下面代碼給隨機(jī)數(shù)生成器指定種子，并生成一個(gè)3*4的NumPy數(shù)組
將一個(gè)數(shù)組元素的值設(shè)為NaN:
In [26]: import numpy as np In [27]: np.random.seed(42) In [28]: a = np.random.randn(3,4) In [29]: a[2][2] = np.nan In [30]: print(a) [[ 0.49671415 -0.1382643 0.64768854 1.52302986] [-0.23415337 -0.23413696 1.57921282 0.76743473] [-0.46947439 0.54256004 nan -0.46572975]]
NumPy的savetxt()函數(shù)是與loadtxt()相對(duì)應(yīng)的一個(gè)函數(shù)，它能以諸如CSV之類(lèi)的區(qū)隔型文件格式保存數(shù)組：
In [31]: np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4")
上面的函數(shù)調(diào)用中，我們規(guī)定了用以保存數(shù)組的文件的名稱、數(shù)組、可選格式、間隔符和一個(gè)可選的標(biāo)題
通過(guò)cat np.csv，可以查看剛才所建的np.csv文件的具體內(nèi)容
利用隨機(jī)數(shù)組來(lái)創(chuàng)建pandas DataFrame：
In [38]: df = pd.DataFrame(a) In [39]: df Out[39]: 0 1 2 3 0 0.496714 -0.138264 0.647689 1.523030 1 -0.234153 -0.234137 1.579213 0.767435 2 -0.469474 0.542560 NaN -0.465730
pandas會(huì)自動(dòng)替我們給數(shù)據(jù)取好列名
利用pandas的to_csv()方法可以為CSV文件生成一個(gè)DataFrame：
In [40]: df.to_csv('pd.csv',float_format='%.2f',na_rep="NAN!")
對(duì)于這個(gè)方法，我們需要提供文件名、類(lèi)似于NumPy的savetxt()函數(shù)的格式化參數(shù)的可選格式串和一個(gè)表示NaN的可選字符串
以上這篇使用NumPy和pandas對(duì)CSV文件進(jìn)行寫(xiě)操作的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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